
pytorch对于中间变量,一旦它们完成了自身反传的使命,就会被释放掉。
因此,hook就派上用场了。简而言之,register_hook的作用是,当反传时,除了完成原有的反传,额外多完成一些任务。你可以定义一个中间变量的hook,将它的grad值打印出来,当然你也可以定义一个全局列表,将每次的grad值添加到里面去。
至于register_forward_hook和register_backward_hook的用法和这个大同小异。只不过对象从Variable改成了你自己定义的nn.Module。当你训练一个网络,想要提取中间层的参数、或者特征图的时候,使用hook就能派上用场了。
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